机器视觉课程 运动目标检测

资 源 简 介

机器视觉课程 运动目标检测

详 情 说 明

运动目标检测是机器视觉领域的一项基础任务，也是研究生阶段常见的课程实践项目。它主要解决从视频序列中识别并提取运动物体的问题，在安防监控、智能交通等领域有广泛应用。

核心实现思路通常包含以下几个关键环节：首先需要进行背景建模，通过高斯混合模型或帧差法等技术建立静态背景的参考基准；然后通过当前帧与背景的差异计算前景掩膜，利用阈值分割初步提取运动区域；接着采用形态学处理消除噪声干扰，并通过连通域分析确定独立运动目标；对于多目标场景，还需引入目标跟踪算法持续关联各帧中的物体。

在实际课程大作业中，可以尝试对比传统算法（如光流法）与深度学习方法（如YOLO+DeepSORT）的检测效果差异，并设计评估指标定量分析算法在光照变化、遮挡等情况下的鲁棒性。实验环节建议使用公开数据集（如MOT Challenge）与自拍视频相结合进行验证。

该课题能系统训练图像处理、特征提取、时序分析等机器视觉核心能力，对理解动态场景分析具有典型意义。